Mesterséges intelligencia alkalmazása az Aoi és Axi rendszerek optimalizálásában és hibák előrejelzésében a gyártási folyamatok lean szemléletű fejlesztése érdekében

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorLászló Péter, Pusztai
dc.contributor.authorSipos, Szabolcs Imre
dc.contributor.departmentDE--Műszaki Kar
dc.date.accessioned2025-06-18T13:41:42Z
dc.date.available2025-06-18T13:41:42Z
dc.date.created2025-05-22
dc.description.abstractDiplomamunkámban a mesterséges intelligencia alkalmazását vizsgálom az ipari gyártási folyamatokban, különös tekintettel az AOI és AXI rendszerekre. Ezek a rendszerek alapvető szerepet töltenek be az elektronikus alkatrészek minőségellenőrzésében, ahol az innováció, a hatékonyság és a költségcsökkentés kiemelten fontosak. A mesterséges intelligencia bevezetésének célja az AOI és AXI rendszerek teljesítményének javítása, amely hosszú távon növeli a termelékenységet és a versenyképességet. A várható eredmények között szerepel a hibafelismerési pontosság jelentős növelése, a gyorsabb, szinte valós idejű adatfeldolgozás, valamint a selejt arányának csökkentése. Ezek a fejlesztések csökkentik a gyártási hibákból eredő költségeket, amelyek a hibák korai felismerésével tízszeres, későbbi észleléssel akár ezerszeres nagyságrendű többletköltséget jelenthetnek. Azonban a mesterséges intelligencia bevezetése az AOI/AXI rendszerekben nem hozta meg a teljesen várt eredményeket. A hagyományos szabályalapú automatizálás nem tud teljes mértékben alkalmazkodni a változó gyártási környezethez, így az emberi felügyelet továbbra is szükséges. A lean alapelvek alkalmazása ugyan növelte a gyártási kapacitást és stabilizálta a működést, de az integráció és folyamatos fejlesztés komplex feladatnak bizonyult. Az AIMS (AI-alapú minőségellenőrző rendszer) bevezetése előrelépést jelentett a hibák felismerésében és a folyamatok optimalizálásában, azonban a teljes automatizáltság és önálló működés még távolinak tűnik. A rendszer további fejlesztése és tanítása szükséges, miközben technológiai és szervezeti akadályok is felmerülnek. A jövőbeni fejlesztési irányok között szerepel az APS bevezetése, amely a mesterséges intelligencia alapú ütemezéssel tovább csökkentheti a gyártási hibákat és növelheti a termelési hatékonyságot. Ennek integrációja azonban szintén összetett tervezést és gyors reagálást igényel. Technológiai szempontból a legnagyobb kihívást a valós idejű, nagy mennyiségű adat feldolgozása, a gyártási környezet gyors változásaihoz való alkalmazkodás, valamint a meglévő kiberbiztonsági rendszerekkel való integráció jelentette. Lean szempontból pedig a dolgozók képzése, a szakértelem megszerzése és az új technológiák beillesztése a meglévő munkafolyamatokba okozott nehézségeket. Összességében a mesterséges intelligencia nagy potenciált rejt magában az ipari gyártásban, azonban a jelenlegi bevezetési tapasztalatok alapján az AOI és AXI rendszerek esetében még nem érte el a teljes körű, zökkenőmentes hatékonyságnövelést és hibacsökkentést. További fejlesztések és optimalizációk szükségesek a teljes automatizálás és önálló működés megvalósításához.
dc.description.courseMűszaki menedzser
dc.description.degreeMSc/MA
dc.format.extent50
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/393216
dc.language.isohu
dc.rights.accessrestricted
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjectAI
dc.subjectműszaki menedzser
dc.subjectAoi
dc.subjectAxi
dc.subjectLean
dc.subject.dspaceFizika
dc.titleMesterséges intelligencia alkalmazása az Aoi és Axi rendszerek optimalizálásában és hibák előrejelzésében a gyártási folyamatok lean szemléletű fejlesztése érdekében
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
Sipos_Szabolcs_Imre_RK37VA_titoktartasi.pdf
Méret:
906.88 KB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Titkosítási és titoktartási szerződés
Megjelenítés
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.19 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás:
Letöltés
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Műszaki Menedzsment és Vállalkozási Tanszék)